非线性模式分析模型的设计与实现
KANO 模型
具体步骤
具体步骤
调查分析 深入的地了解业务。如这是某社交软件从用户的角度功能进行分析。
问卷调查 根据收集整理的功能分析设计问卷调查表，在问卷设计时，把问卷尽量设计得清晰易懂、语言尽量简单具体， 避免语意产生歧义。同时，可以在在问卷中加入简短且明显的提示或说明。方便用户顺利填答。 被调查者只需在上述问卷打勾即可。此问卷调查表划分维度有两个：提供时的满意程度、不提供时的满意程 度，满意程度划分为5个，因为人的满意程度往往是渐变的，而不是突变的，其程度的描述可随制定者修改，如 （很喜欢、理所当然/还不错/还可以、无所谓、勉强接受/凑活、很不喜欢）更加形象的描述。
在整理问卷调查的时候，清洗掉个别的明显胡乱回答的个例，如全部问题都选择“我很喜欢”或“我一点都 喜欢”的。
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二维模式
二维模式
满意度的概念
kano模型消费者的满意度是取决于他们对企业所提供的产品和服务的事前期待，与实际（感知）效果之间的 比较后，用户形成的开心或失望的感觉。就是说，如果购后在实际消费中的实际效果与事前期待相符合，则感到 满意；超过事前期待，则很满意；未能达到事前期待，则不满意或很不满意。实际效果与事前期待差距越大，不 满意的程度也就越大，反之亦然。所以，顾客满意度也就是顾客对所购产品的事前期待与实际评价的关系。而超 越顾客满意，提供顾客所没有想到的服务和产品，给顾客以惊喜，也成为当代企业经营的重要思路。
DOE实验设计
DOE知识介绍查看:[大字体中字体小字体]DOE知识介绍一、什么是DOE：DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
二、为什么需要DOE：要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢这就需要进行MSA测量系统分析。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成 T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用返回DOE目录随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
ANSYS基本模块介绍
ANSYS简介开放、灵活的仿真软件，为产品设计的每一阶段提供解决方案通用仿真电磁分析流体力学行业化分析模型建造设计分析多目标优化客户化结构分析解决方案结构非线性强大分析模块Mechanical显式瞬态动力分析工具LS-DYNA新一代动力学分析系统AI NASTRAN电磁场分析解决方案流体动力学分析行业化分析工具设计人员快捷分析工具仿真模型建造系统多目标快速优化工具CAE客户化及协同分析环境开发平台ANSYS StructureANSYS Structure 是ANSYS产品家族中的结构分析模块，她秉承了ANSYS家族产品的整体优势，更专注于结构分析技术的深入开发。
除了提供常规结构分析功能外，强劲稳健的非线性、独具特色的梁单元、高效可靠的并行求解、充满现代气息的前后处理是她的四大特色。
ANSYS Structure产品功能非线性分析·几何非线性·材料非线性·接触非线性·单元非线性动力学分析·模态分析- 自然模态- 预应力模态- 阻尼复模态- 循环模态·瞬态分析- 非线性全瞬态- 线性模态叠加法·响应谱分析- 单点谱- 模态- 谐相应- 单点谱- 多点谱·谐响应分析·随机振动叠层复合材料·非线性叠层壳单元·高阶叠层实体单元·特征- 初应力- 层间剪应力- 温度相关的材料属性- 应力梯度跟踪- 中面偏置·图形化- 图形化定义材料截面- 3D方式察看板壳结果- 逐层查看纤维排布- 逐层查看分析结果·Tsai-Wu失效准则求解器·迭代求解器- 预条件共轭梯度(PCG)- 雅可比共轭梯度(JCG)- 非完全共轭梯度(ICCG)自然模态·直接求解器- 稀疏矩阵- 波前求解器·特征值- 分块Lanczos法- 子空间法- 凝聚法- QR阻尼法(阻尼特征值)并行求解器·分布式并行求解器-DDS-自动将大型问题拆分为多个子域，分发给分布式结构并行机群不同的CPU（或节点）求解- 支持不限CPU数量的共享式并行机或机群- 求解效率与CPU个数呈线性提高·代数多重网格求解器-AMG- 支持多达8个CPU的共享式并行机- CPU每增加一倍，求解速度提高80％- 对病态矩阵的处理性能优越, ,屈曲分析·线性屈曲分析·非线性屈曲分析·热循环对称屈曲分析断裂力学分析·应力强度因子计算·J积分计算·裂纹尖端能量释放率计算大题化小·P单元技术·子结构分析技术·子模型分析技术设计优化·优化算法- 子空间迭代法- 一阶法·多种辅助工具- 随机搜索法- 等步长搜索法- 乘子计算法- 最优梯度法- 设计灵敏度分析·拓扑优化二次开发特征·ANSYS参数化设计语言(APDL) ·用户可编程特性（UPF）·用户界面设计语言(UIDL)·专用界面开发工具（TCL/TK）·外部命令概率设计系统(PDS)·十种概率输入参数·参数的相关性·两种概率计算方法- 蒙特卡罗法*直接抽样* Latin Hypercube抽样- 响应面法*中心合成*Box-Behnken设计·支持分布式并行计算·可视化概率设计结果- 输出响应参数的离散程度*Statistics* LHistogram* Sample Diagram- 输出参数的失效概率* Cumulative Function* Probabilities- 离散性灵敏度*Sensitivities* Scatter Diagram* Response Surface前后处理(AWE)·双向参数互动的CAD接口·智能网格生成器·各种结果的数据处理·各种结果的图形及动画显示·全自动生成计算报告支持的硬软件平台·Compaq Tru64 UNIX ·Hewlett-Packard HP-UX ·IBM RS/6000 AIX ·Silicon Graphics IRIX ·Sun Solaris·Windows: 2000,NT,XP ·LinuxANSYS MultiphysicsTM MultiphysicsANSYS MultiphysicsTM集结构、热、计算流体动力学、高/低频电磁仿真于一体，在统一的环境下实现多物理场及多物理场耦合的仿真分析；精确、可靠的仿真功能可用于航空航天、汽车、电子电气、国防军工、铁路、造船、石油化工、能源电力、核工业、土木工程、冶金与成形、生物医学等各个领域，功能强大的各类求解器可求解从冷却系统到发电系统、从生物力学到MEMS 等各类工程结构。
《模式识别课件》课件
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
几种常见的软件开发模型分析
⼏种常见的软件开发模型分析概述软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。
软件开发包括需求、设计、编码、测试和维护阶段。
软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，⽤来作为软件项⽬⼯作的基础。
对于不同的软件系统，可以采⽤不同的开发⽅法、使⽤不同的程序设计语⾔以及各种不同技能的⼈员参与⼯作、运⽤不同的管理⽅法和⼿段等，以及允许采⽤不同的软件⼯具和不同的软件⼯程环境。
最早出现的软件开发模型是1970年W·Royce提出的瀑布模型。
该模型给出了固定的顺序，将⽣存期活动从上⼀个阶段向下⼀个阶段逐级过渡，如同流⽔下泻，最终得到所开发的软件产品，投⼊使⽤。
但计算拓⼴到统计分析、商业事务等领域时，⼤多数程序采⽤⾼级语⾔(如FORTRAN、COBOL等)编写。
瀑布模式模型也存在着缺乏灵活性、⽆法通过并发活动澄清本来不够确切的需求等缺点。
常见的软件开发模型还有演化模型、螺旋模型、喷泉模型、智能模型等。
典型的开发模型1. 边做边改模型（Build-and-Fix Model）；2. 瀑布模型（Waterfall Model）；3. 快速原型模型（Rapid Prototype Model）；4. 增量模型（Incremental Model）；5. 螺旋模型（Spiral Model）；6. 演化模型(incremental model)；7. 喷泉模型(fountain model)；8. 智能模型(四代技术（4GL）)；9. 混合模型（hybrid model）1. 边做边改模型（Build-and-Fix Model）遗憾的是，许多产品都是使⽤"边做边改"模型来开发的。
在这种模型中，既没有规格说明，也没有经过设计，软件随着客户的需要⼀次⼜⼀次地不断被修改. 在这个模型中，开发⼈员拿到项⽬⽴即根据需求编写程序，调试通过后⽣成软件的第⼀个版本。
多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究
多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究一、本文概述本文旨在探讨多元线性回归模型与BP（反向传播）神经网络预测模型在数据分析与预测任务中的对比与运用。
我们将首先概述这两种模型的基本原理和特性，然后分析它们在处理不同数据集时的性能表现。
通过实例研究，我们将详细比较这两种模型在预测准确性、稳健性、模型可解释性以及计算效率等方面的优缺点。
多元线性回归模型是一种基于最小二乘法的统计模型，通过构建自变量与因变量之间的线性关系进行预测。
它假设数据之间的关系是线性的，并且误差项独立同分布。
这种模型易于理解和解释，但其预测能力受限于线性假设的合理性。
BP神经网络预测模型则是一种基于神经网络的非线性预测模型，它通过模拟人脑神经元的连接方式构建复杂的网络结构，从而能够处理非线性关系。
BP神经网络在数据拟合和预测方面具有强大的能力，但模型的结构和参数设置通常需要更多的经验和调整。
本文将通过实际数据集的应用，展示这两种模型在不同场景下的表现，并探讨如何结合它们各自的优势来提高预测精度和模型的实用性。
我们还将讨论这两种模型在实际应用中可能遇到的挑战，包括数据预处理、模型选择、超参数调整以及模型评估等问题。
通过本文的研究，我们期望为数据分析和预测领域的实践者提供有关多元线性回归和BP神经网络预测模型选择和应用的有益参考。
二、多元线性回归模型多元线性回归模型是一种经典的统计预测方法，它通过构建自变量与因变量之间的线性关系，来预测因变量的取值。
在多元线性回归模型中，自变量通常表示为多个特征，每个特征都对因变量有一定的影响。
多元线性回归模型的基本原理是，通过最小化预测值与真实值之间的误差平方和，来求解模型中的参数。
这些参数代表了各自变量对因变量的影响程度。
在求解过程中，通常使用最小二乘法进行参数估计，这种方法可以确保预测误差的平方和最小。
多元线性回归模型的优点在于其简单易懂，参数估计方法成熟稳定，且易于实现。
多元线性回归还可以提供自变量对因变量的影响方向和大小，具有一定的解释性。
未知非线性零和博弈最优跟踪的事件触发控制设计
未知非线性零和博弈最优跟踪的事件触发控制设计未知非线性零和博弈最优跟踪的事件触发控制设计摘要：事件触发控制是一种基于事件触发机制的控制方法，能够实时地检测系统状态变化并决定是否更新控制律。
本文针对未知非线性零和博弈最优跟踪问题，提出了一种基于事件触发控制的设计方法。
首先，介绍了非线性零和博弈问题的基本概念和数学模型，分析了该问题的难点和挑战。
然后，详细阐述了事件触发控制的原理和优势，并给出了事件触发控制器的设计流程。
接着，根据非线性零和博弈最优跟踪问题的特点，提出了一种基于事件触发控制的最优跟踪策略。
最后，通过数值仿真验证了所提方法的有效性和性能优势。
关键词：事件触发控制；非线性零和博弈；最优跟踪；控制器设计；数值仿真第一章引言1.1 研究背景和意义在现代控制理论和应用中，非线性零和博弈问题是一个重要且具有挑战性的研究方向。
非线性零和博弈是指多个参与者通过制定最优策略来追求自身利益的决策过程。
然而，由于非线性系统的复杂性和非线性零和博弈的不确定性，如何设计一种高效且鲁棒的控制方法来实现最优跟踪一直是一个难题。
1.2 研究目的本文旨在提出一种新颖的控制方法，能够针对非线性零和博弈最优跟踪问题进行事件触发控制的设计。
通过事件触发机制的实时检测和更新控制律，提高系统的控制性能和稳定性。
第二章非线性零和博弈的基本概念和数学模型2.1 非线性零和博弈的基本概念非线性零和博弈是指多个参与者通过制定最优策略来追求自身利益的决策过程。
在非线性零和博弈中，每个参与者的决策会受到其他参与者的影响，从而形成一种策略与策略的竞争。
2.2 非线性零和博弈的数学模型非线性零和博弈的数学模型可以用动态博弈模型来描述。
动态博弈模型包括参与者的策略和收益函数，以及参与者之间的决策关系。
通过求解动态博弈模型的解析解，可以得到最优的策略和收益。
第三章事件触发控制的原理和优势3.1 事件触发控制的原理事件触发控制是一种基于事件触发机制的控制方法，通过对系统状态变化的实时检测，决定是否更新控制律。
小信号模型的原理与应用
小信号模型的原理与应用1. 小信号模型的概述小信号模型是指将非线性电路在某工作点处进行线性化处理，以线性矩阵来近似描述电路的动态行为。
小信号模型能够有效地分析电路的频率响应以及信号增益等参数，对于电路设计和分析非常重要。
2. 小信号模型的原理小信号模型基于线性近似原理，将非线性电路在某工作点线性化，并将线性化的电路表示为参数形式的等效电路。
在小信号模型中，将电路中的所有非线性元件均视作线性单端增益元件，并用电压和电流的增益参数描述。
通过将电路中的各个元件进行线性化，可以得到不同环节的增益参数，从而形成小信号模型。
具体而言，小信号模型的基本原理如下： - 对于非线性电路，选择合适的工作点进行线性化处理； - 将非线性元件视作线性单端增益元件，并用增益参数描述；- 采用等效电路的参数形式，将线性化的电路表示为常数项和一阶项的线性组合；- 利用线性化得到的小信号模型，进行频率响应和信号增益等参数的分析。
3. 小信号模型的应用小信号模型在电路设计和分析中具有广泛的应用，主要应用于以下几个方面：3.1. 频率响应分析小信号模型能够有效地分析电路的频率响应特性。
通过线性化处理，可以得到电路在不同频率下的增益和相位等信息。
这对于滤波器、放大器等电路的设计和优化非常重要。
通过对小信号模型进行分析，可以选择合适的工作频率范围，使得电路在该范围内具有良好的性能。
3.2. 信号增益分析小信号模型可以用于分析电路的信号增益。
通过线性化处理，可以得到电路的增益参数，从而了解电路对不同信号的放大程度。
这对于放大器等电路的设计和评估非常重要。
通过对小信号模型进行分析，可以选择合适的增益参数，使得电路能够实现所需的放大功能。
3.3. 稳定性分析小信号模型还可以用于分析电路的稳定性。
通过线性化处理，可以得到电路的传输函数和极点位置。
根据极点的位置，可以判断电路是否稳定。
这对于反馈电路和振荡电路等的设计和分析非常重要。
通过对小信号模型进行分析，可以调整电路的参数，以满足稳定性的要求。
基于JMP的DOE知识整理
DOE知识介绍一、什么是DOE：DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究,Dr.Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者,但后续努力集其大成,而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者,则非Dr.Taguchi(田口玄一博士)莫属。
二、为什么需要DOE：要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
计算机仿真和模拟的方法和工具
计算机仿真和模拟的方法和工具计算机仿真和模拟是指利用计算机软件和硬件来模拟和重现现实世界的某种情境或系统的过程。
它是一种强有力的工具，广泛应用于各个领域，如工程、科学、医药、经济等。
本文将介绍计算机仿真和模拟的方法和工具。
一、数学建模数学建模是计算机仿真和模拟的基础，通过对现实问题进行抽象和理论化，将其转化为数学方程和模型。
数学建模能够对现实问题进行描述和分析，并为计算机仿真提供了数学基础。
1. 线性模型线性模型是一种简单而常用的数学模型，它基于线性关系进行建模。
线性模型可以用于描述各种线性系统，如电路系统、运输系统等。
在计算机仿真中，线性模型可以通过编写线性方程组来实现。
2. 非线性模型非线性模型是指不能用一个简单的线性关系来表示的模型。
非线性模型在实际问题中更为常见，如生态系统、气候系统等。
计算机仿真中，非线性模型需要使用数值计算方法（如迭代法）来求解。
3. 统计模型统计模型是通过对数据的统计分析建立的模型，用于预测和分析未知的现象。
统计模型常用于金融市场预测、医学研究等领域。
计算机仿真中，可以通过随机数生成和概率分布函数模拟统计模型。
二、仿真软件计算机仿真和模拟需要借助各种专业的仿真软件来实现。
下面介绍几种常用的仿真软件。
1. MatlabMatlab是一种数学计算和仿真软件，被广泛用于科学计算和工程仿真。
它具有强大的数学建模能力和丰富的函数库，可以用于线性和非线性模型的建模与仿真。
2. SimulinkSimulink是Matlab的一个附加模块，用于建立和仿真动态系统模型。
Simulink使用图形化界面来进行建模和仿真，使得模型的构建更加直观和方便。
3. ANSYSANSYS是一种通用的有限元分析软件，可以用于工程结构和流体等领域的仿真。
它提供了强大的建模和分析功能，可以模拟各种复杂的物理现象。
4. COMSOL MultiphysicsCOMSOL Multiphysics是一种多物理场有限元分析软件，广泛应用于科学和工程领域。
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湖南大学毕业设计（论文）
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第一章 绪 论
1.1课题研究背景
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据（样本）出发
寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。迄今为止，关于机器
学习还没有一种被共同接受的理论框架，关于其实现方法大致可以分为三种：
第一种是经典的（参数）统计估计方法。包括模式识别、神经网络等在内，现有机
器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。参数方法正是基于传统统计学的，在这
种方法中，参数的相关形式是已知的，训练样本用来估计参数的值。这种方法有很大的
局限性，首先，它需要已知样本分布形式，这需要花费很大代价，还有，传统统计学研
究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有学习方法也多是基于此假设。但在实际
问题中，样本数往往是有限的，因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可能不
尽人意。
第二种方法是经验非线性方法，如人工神经网络（ANN）。这种方法利用已知样本
建立非线性模型，克服了传统参数估计方法的困难。但是，这种方法缺乏一种统一的数
学理论。与传统统计学相比，统计学习理论（Statistical Learning Theory 或SLT）是一
种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。该理论针对小样本统计问题建立了一套
新的理论体系，在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追求
在现有有限信息的条件下得到最优结果。V. Vapnik 等人从六、七十年代开始致力于此
方面研究，到九十年代中期，随着其理论的不断发展和成熟，也由于神经网络等学习方
法在理论上缺乏实质性进展，统计学习理论开始受到越来越广泛的重视。
统计学习理论的一个核心概念就是VC 维(VC Dimension)概念，它是描述函数集或
学习机器的复杂性或者说是学习能力(Capacity of the machine)的一个重要指标，在此概
念基础上发展出了一系列关于统计学习的一致性(Consistency) 、收敛速度、推广性能
(Generalization Performance)等的重要结论。
统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提
湖南大学毕业设计（论文）
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供了一个统一的框架。它能将很多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决
的问题（比如神经网络结构选择问题、局部极小点问题等）；同时，这一理论基础上发
展了一种新的通用学习方法──支持向量机（Support Vector Machine 或SVM），已初步
表现出很多优于已有方的性能。一些学者认为，SLT 和SVM正在成为继神经网络研究
之后新的研究热点，并将推动机器学习理论和技术有重大的发展。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上
的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度，Accuracy)和
学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能
力(Generalizatin Ability)。支持向量机方法的几个主要优点有：
1. 它是专门针对有限样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样
本数趋于无穷大时的最优值；
2. 算法最终将转化成为一个二次型寻优问题，从理论上说，得到的将是全局最优点，
解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题；
3. 算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间(Feature Space)，在高维
空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数，特殊性质能保证机器有较
好的推广能力，同时它巧妙地解决了维数问题，其算法复杂度与样本维数无关；
目前，国际上对这一理论的讨论和进一步研究逐渐广泛，而我国也在此领域开展了
研究，但我们需要及时学习掌握有关理论，开展有效的研究工作，使我们在这一有着重
要意义的领域中能够尽快赶上国际先进水平。SLT 理论和SVM 方法已经逐渐成熟，但还
是有很多方面尚不完善，比如：许多理论目前还只有理论上的意义，尚不能在实际算法
中实现；而有关SVM 算法某些理论解释也并非完美（J.C.Burges就曾提到结构风险最
小原理并不能严格证明SVM 为什么有好的推广能力）；此外，对于一个实际的学习机器
的VC 维的分析尚没有通用的方法；SVM方法中如何根据具体问题选择适当的内积函数
也没有理论依据。因此，在这方面我们可做的事情是很多的。
在SVM 方法中，只要定义不同的内积函数，就可以实现多项式逼近、贝叶斯分类
器、径向基函数(Radial Basic Function 或RBF)方法、多层感知器网络等许多现有学习算
法。统计学习理论从七十年代末诞生，到九十年代之前都处在初级研究和理论准备阶段，
湖南大学毕业设计（论文）
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近几年才逐渐得到重视，其本身也趋向完善，并产生了支持向量机这一将这种理论付诸
实现的有效的机器学习方法。目前，SVM算法在模式识别、回归估计、概率密度函数
估计等方面都有应用。例如，在模式识别方面，对于手写数字识别、语音识别、人脸图
像识别、文章分类等问题，SVM 算法在精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上
下。
1.2国内外研究状况及成果
研究动态：近年来支持向量机已经成为机器学习领域的一个研究热点，其应用领域
从最初的二类分类问题，扩展到复杂系统的建摸、优化控制等问题。支持向量机不仅在
传统的模式识别和工业过程领域中得到应用，而且在新兴的生物信息、金融证卷、药物
分析、辅助医疗等领域受到研究者的青眯。支持向量的理论框架比较成熟，现在的主要
研究有两一个方面，一个是完善部分理论的研究，另一个就是将其推广到实际问题的应
用中去。
Poser，Guv0n等人利用美国邮政标准手写数字库进行的对比实验，使用多项式核函
数对16×16的手写体阿拉伯数字进行了识别，训练集共300个样本，测试集有2000个
样本．实验结果表明采用SVM 方法比采用其他神经网络(具有五层神经网络复杂结构)
算法效果要好．针对手写汉字、针对印刷汉字分别利用SVM技术进行了字体识别，识别
率非常高人脸识别是近年来研究颇为热门的一个方向，SVM 为这一领域的研究提供了手
段．Guodong Gu0L 等人采用两：人脸数据库，一个是含有400幅图象，另一个含有1079
幅图象，并将SVM 方法与其他算法进行丫比较，证明SVM 方法的错识率最低．此外SVM
还在其他数据分类、线性回归等方面得到应用。
美国航空航天局JPL实验室的科学家在《Science》（2001年9月）上撰文指出：机
器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，„„，该领域在今后的若干
年内将取得稳定而快速的发展。如今SVM的应用领域十分广泛，成果也很多。在网络安
全，天气预报，生物信息学等方面都有很多成果产品的出现。